RM不稳定过程中预混火焰界面演化及混合区增长预测

预混火焰界面的RM (Richtmyer-Meshkov)不稳定导致的界面混合区增长过程在自然界和工程实践中十分常见,但化学反应对其增长的影响机理仍不明确,反应性界面混合区增长速率的预测也未见报道, 因此,开展RM不稳定过程中火焰界面演化和混合区预测的研究十分必要.本文采用带单步化学反应的Navier-Stokes方程和高精度数值格式,研究了正弦形预混火焰界面在平面入射激波及其反射激波作用下的RM不稳定过程.结果表明, 在入射激波作用后的阶段,除RM不稳定本身导致的界面演化为"钉-帽"和"泡"形结构外,化学反应一方面以预混火焰传播的方式促进了界面中"泡"结构的增长,另一方面通过与涡结构的复杂相互作用促进了"钉-帽"结构的增长.化学反应活性越强, 火焰界面的"泡" 结构和"钉-帽"结构的增长越快.在第一次反射激波作用后的阶段,化学反应以相同的火焰传播方式对"泡"和"钉-帽"结构产生影响, 两者效应相抵,因而导致反射激波作用后的阶段中界面混合区增长不受化学反应活性的影响.根据以上分析,分别针对入射激波和第一次反射激波作用后的火焰界面混合区增长速率提出了相应的预测模型,为探索反应性RM不稳定过程的理论预测方法提供了有益参考.      

耦合火焰不稳定的爆炸超压预测

基于火焰不稳定和爆炸超压的耦合机制,通过向光滑火焰模型中引入褶皱因子,建立了褶皱火焰模型和湍流火焰模型,对密闭燃烧室内爆炸超压进行理论预测,且对比了绝热压缩和等温压缩对爆炸超压预测的影响规律。结果表明:在增强的流体动力学不稳定作用下,膨胀火焰失稳加剧,且在定容燃烧阶段形成胞状火焰;光滑火焰模型忽略了火焰不稳定,爆炸超压理论预测值比实验值偏低,且等温压缩下超压预测值低于绝热压缩下的预测值;湍流火焰模型高估了火焰褶皱程度,超压预测值远高于实验值;褶皱火焰模型可成功预测丙烷/空气爆炸压力和燃烧室体积V=25.6 m3的甲烷/空气爆炸压力;对于甲烷/空气爆炸,燃烧室体积V≤1.25 m3时,实验压力值介于褶皱火焰模型和绝热光滑火焰模型预测值之间。     

基于SVR和k-近邻群的组合预测在QSAR中的应用

为提高定量构效关系(QSAR)研究的预测精度,发展了一种新的基于支持向量机回归(SVR)非线性筛选分子结构描述符、基于k-近邻群的非线性组合预测方法.首先以均方误差(MSE)最小为原则,以留一法通过多轮末尾淘汰实施分子结构描述符的非线性SVR汰选并给出最优核函数和相应保留描述符;其次基于待测样本与训练样本保留描述符向量的欧氏距离,以不同k-近邻群子模型双重留一法预测值反映样本集的异质性;然后基于MSE最小,以留一法通过多轮末尾淘汰实施近邻群子模型的非线性SVR汰选并给出最优核函数和相应保留子模型;最后基于保留子模型以双重留一法实施组合预测.以取代苯胺和苯酚类化合物对大型溞的QSAR实例验证表明:新方法在所有参比模型中预测精度最高,且能更精细地反映描述符与化合物毒性间的非线性关系,具结构风险最小、非线性、适于小样本,能有效克服过拟合、维数灾和局极小,非线性筛选描述符和子模型,非线性组合预测,自动选择最优核函数及其相应参数,泛化推广能力优异、预测精度高等诸多优点,在QSAR研究中有广泛应用前景.     

植物体系中甲酯酶的底物专一性的理论研究

酶对天然底物的高度专一性是酶的特点之一. 然而关于酶是如何对底物具有高度专一性以及识别能力, 我们的理解仍然缺乏. 本文以植物体系中发现的一组甲酯酶(MESs)对一些底物[包括水杨酸甲酯(MeSA), 茉莉酮酸甲酯(MeJA)和吲哚-3-乙酸甲酯(MeIAA)]的催化反应为例, 报道了同源建模和理论计算对茉莉酮酸甲酯酶(AtMES10)和水杨酸结合蛋白2(SABP2)的研究结果. 基于简单的锁-钥匙理论(底物与酶结合时不发生基团的碰撞或严重排斥), 以底物对接到酶的活性部位(即底物中—COO的一部分占据可被催化丝氨酸亲核进攻的位置) 为原则, 可以在空间上为酶对底物的专一性提供解释. 模拟结果表明, SABP2可对MeSA有高活性, 对MeJA和MeIAA有低或无活性; AtMES10可对MeJA有高活性, 而对MeSA和MeIAA有低或无活性, 这与实验结果相一致. 因此, 相关酶的结构预测与计算机模拟对了解酶的底物专一性具有重要的意义.     

人工神经网络用于锕系离子An3+水解常数pK1预测研究

０引言水解常数是金属离子水溶液化学的基础数据，对于研究水溶液中离子的状态以及进一步研究其在水溶液中的其它化学行为是必不可少的。一般金属离子（包括镧系金属离子）的水解常数数据相对较为完善，对它们水解的规律性也有不少研究，但锕系金属离子的水解常数数据迄今较缺乏，特别是重锕系的水解常数数据基本空缺犤１～５犦。这主要是因为锕系多为放射性元素，重锕系则基本是人工元素，被发现或合成较晚，即使通过核反应合成，量也往往极少（常以多少个原子个数计算），且半衰期大多很短，因而从获取样品到进行有关化学研究都相当困难。…     

抗脂解活性的人参十四肽的结构预测

本文对抗脂解活性的人参多肽的结构进行了分析. 在一级结构的基础上预测了其二级结构含有较多的α螺旋, 后接一段无规卷曲. 应用分子力学方法, 结合晶体数据库信息, 计算了人参中抗脂解十四肽分子的相对构家能量和原子坐标, 模拟了构象能量优化过程, 得到了可能的最低能量构象. 并利用计算机分子图形技术建立了相应的人参抗脂解十四肽的三维分子模型. 模型的空间结构表明构象分析结果与二级预测的结论很好地相符。     

中药复杂组效关系的变结构神经网络辨识方法

针对中药复杂组效关系的辨识问题,研究了变结构多层前馈神经网络,推导出一种新型的变结构网络学习算法,成功地应用于中药川芎药效活性预测计算.该方法从一个规模较小的网络出发,当网络无法达到预定的学习精度时,自动增加隐含层神经元个数,并在原有学习结果的基础上确定新的网络参数,自适应地确定前馈神经网络结构,可用于处理复杂化学模式信息.计算机仿真实验结果表明,该方法能有效地确定多层前馈神经网络的最佳结构,提高网络学习效率和函数逼近精度,解决复杂非线性函数映射关系准确建模问题.     

橡胶贮存寿命预测方法研究进展与思考建议

概述了用数学模型法预测橡胶贮存寿命的方法,包括阿伦尼斯模型,用ASTM D412评估橡胶拉伸性能,应力应变老化模型,压缩永久变形的预测方法,橡胶疲劳寿命损伤模型,用有限元法考核橡胶的裂纹长度与抗裂能之间的关系,基于叠加原理的寿命预测模型等,针对上述模型预测研究结果提出了相关思考建议。认为以老化动力学为基础预测材料寿命的数学模型法发展非常迅速,建议深入研究并拓宽应用;在透彻了解和掌握必需的分子结构参数的基础上,如果结合计算机技术模拟长期贮存或使用条件,对橡胶老化反应机理的研究可能是一个有前景的发展方向。     

Structural Characterization and Retention Time Prediction for Components of Essential Oil of Meconopsis Integrifolia Flowers

A molecular structural characterization (MSC) method called reduced molecular electronegativity-distance vector (MEDVR) was used to describe the molecular structures of 55 components of meconopsis integrifolia flowers. By use of stepwise multiple regression (SMR) and partial least square (PLS) methods, a model with the correlation coefficient (R1) of 0.987 and the standard deviation (SD1) of 1.377 could be obtained. Then through multiple linear regression (MLR), another model with the correlation coefficient (R2) of 0.989 and standard deviation (SD2) of 1.395 could be constructed. Furthermore, in virtue of variable screening by the stepwise multiple regression technique (SMR), 8 vectors were selected to build up another model with its correlation coefficient (R3) and standard deviation (SD3) of 0.989 and 1.366, respectively. Then all the three models were evaluated by performing cross-validation with the leave-one-out (LOO) procedure, and the correlation coefficients (QCV) were 0.981, 0.976 and 0.979, respectively. The results show that the models constructed could provide estimation stability and favorable predictive ability.     

煤浆浓度和颗粒分布对煤浆黏度预测的影响

采用神华煤制备煤浆,分析了颗粒粒径比λ和小颗粒体积分数ξ对双峰分布浆体黏度的影响,根据浆体黏度的关联式预测了煤浆的黏度并且与实验结果进行了比较。结果表明,采用双峰分布的颗粒制浆可以有效地降低浆体的黏度,同时可以获得较大的浆体体积分数 。在相同体积分数下,随着颗粒粒径比λ的增加,浆体的黏度迅速下降。当小颗粒体积分数ξ_dp1为35%时,浆体的黏度最小。采用Ouchiyama模型计算浆体的最大体积分数Φ_m与实验值较为吻合,而浆体的本质黏度[μ]基本保持不变。考虑λ和小颗粒体积分数ξ对双峰分布浆体的最大体积分数Φ_m的影响,可以采用单峰分布浆体的黏度关联式预测双峰分布浆体的黏度。